Don’t fall into the anti-AI hype
《Don’t fall into the anti-AI hype》 前幾天我讀到 Redis 之父 antirez 寫了一篇談他怎麼看 AI、寫程式、以及「創造」這件事，他罕見地直言說：「AI 不只是會改變程式寫法，它已經改變了程式本身」 看完之後，老實說有點被戳到，因為這不是站在風口上的人說的話，而是一路把 Redis 寫出來、把系統做到極致的人，回頭對這個時代的一個冷靜回應，讓我不禁聯想到前幾天 Linux 之父也有開始用 Vibe coding 的貼文。 一開始 antirez 其實是希望這場變革可以慢一點的，但他現在也很坦白地承認，這股力量已經全面改寫我們的工作方式。他整篇文章幾乎沒有在談 AI 有多厲害，也不是在勸大家要不要擁抱，而是在提醒大家如果把 AI 當成替代思考的工具，而不是放大思考的工具，那你最後失去的，會不只是技數。 核心觀點講得很清楚： 寫程式不是為了產出，而是為了理解。 工具可以變，但對系統的感覺不能丟。 如果你不再知道為什麼這樣寫，那你其實只是把責任外包出去。 他在文中提到的內容有點硬，但不是故意炫耀的那種感覺，而是老工程師才會在意的細節，例如對效能的直覺、對資料結構的敏感度、錯誤邊界的執念，還有那種「我一定要知道這段 code 在幹嘛」的職業病。這些能力不會因為 LLM 出現就自動轉移，反而更容易被掩蓋。 但真正讓這篇文章不會被大眾嘲諷的，是他沒有停在價值宣示，而是直接用實際行為把立場說清楚。他列舉了自己最近讓 LLM 參與的幾個工作，從支援 UTF-8 的編輯框架、修正 Redis 測試裡的 race condition，到用 LLM 生成純 C 的 BERT embedding library，甚至讓 AI 在二十分鐘內完成一個他親自設計的 Redis Streams 變更。這些事情，如果用傳統方式來做，可能需要數週甚至更久。 antirez 不是反 AI，他走得比很多人都還前面；但他也沒有把理解權交出去，而是始終掌握「這個系統為什麼這樣設計、這個 trade-off 是什麼」。 這點剛好和現在的環境形成一個很強的對照，大家在追速度、追產出、追一週做十個 demo，prompt 可以外包、邏輯可以模糊，先能跑就好。但長期來看，真正會留下來的，從來不是產出最多的人，而是對系統有感覺、知道自己在犧牲什麼、保留什麼的人。 這篇文章讓我想到我現在在做的很多事情，不管是寫文章、做產品、經營知識平台，都在對抗一個「能不能更快一點」的誘惑。但越是這樣，我反而越在意能不能把理解留下來，能不能讓人知道這些工具背後在發生什麼，而不是只剩下操作手感與工具本身。 AI 真的會讓門檻下降，這點我完全同意，去年我自己也因為 AI 大幅提升了生產力，但門檻下降，不代表深度可以一起消失；相反的，深度會變成一種更稀缺，也更有辨識度的價值。 真正值得擔心的，從來不是「大家會不會用 AI」，而是當寫程式變成純粹的組裝，我們是不是還知道自己在犧牲什麼；當理解不再被鼓勵，我們到底是在累積技能，還是在累積依賴。 再往外推一層，這也不只是工程師的問題。當知識越來越集中在能訓練與掌握最新模型的大公司手中，技術進步會不會同時變成權力集中，這件事本身就值得被拿出來反覆討論。 我把這篇文章當成一個提醒，這讓我重新意識到，在這個時代思考東西一旦交出去，就很難再拿回來，也是我現在面臨的問題。 如果你是工程師、產品人、創業者，或正在帶團隊，這篇真的很值得收藏，因為未來不只是程式設計，連產品設計與制度設計，都可能得在「理解還剩下多少」這個前提下，重新思考下一步。